Unsere Revenue Master-Lösung ist darauf ausgelegt, Ihrem Hotel zu helfen, sein Umsatzpotenzial durch fortschrittliche maschinelle Lern- und Big-Data-Analysen zu maximieren. Durch die Analyse Ihrer Hoteldaten, regionaler und globaler Tourismusanalysen sowie Konkurrenzdaten generiert unser System optimale Preise und passt die Preise dynamisch an das Angebot und die Nachfrage an. Dies führt zu höheren Belegungsraten und Umsatzwachstumschancen für Ihr Unternehmen. Um ein solches Modell zu trainieren, folgen wir diesen Schritten:
In diesem Schritt werden Daten über die Belegungsraten des Hotels in den letzten Jahren gesammelt und analysiert, sowie die Nationalitäts- und Altersstatistiken der Gäste berücksichtigt. Dies hilft uns, die Nachfrage nach Ihrem Hotel zu verstehen und Trends oder Muster in den Gästedemografien zu identifizieren, die uns bei der Entscheidungsfindung hinsichtlich der Preisgestaltung unterstützen können.
In diesem Schritt sammeln und analysieren wir Daten zu den Preisen der Konkurrenten auf Ihrem Markt. Dadurch können wir die Preisstrategien Ihrer Konkurrenten verstehen und Möglichkeiten identifizieren, damit Ihr Hotel einen Wettbewerbsvorteil erzielen kann.
Mithilfe unserer Datenbank für globale und lokale Tourismusstatistiken werden wir Markttrends analysieren und saisonale Schwankungen in der Nachfrage nach Hotels in Ihrer Region identifizieren. Wir extrahieren Merkmale, um dem Modell zu helfen, optimale Raten vorherzusagen und die Preisstrategie entsprechend anzupassen, um sicherzustellen, dass Ihr Hotel im Markt wettbewerbsfähig bleibt.
In diesem Schritt werden wir die Daten sammeln und organisieren, die wir benötigen. Wir werden die Daten bereinigen, indem wir Duplikate oder fehlende Werte entfernen und sicherstellen, dass sie in einem Format vorliegen, das das Modell verstehen kann. Anschließend werden wir die wichtigsten Informationen auswählen, wie Belegungsraten, Gästedemografie und Konkurrenzpreise, um dem Modell bei der Vorhersage zu helfen.
In diesem Schritt werden wir ein Modell trainieren, das die Daten verwendet, um uns bei der Preisgestaltung zu helfen. Wir bringen dem Modell bei, wie es Muster in den Daten erkennen und diese Muster nutzen kann, um Vorhersagen über die optimalen Preise für Ihr Hotel zu treffen. Anschließend werden wir die Leistung des Modells testen und Anpassungen vornehmen, um seine Genauigkeit zu verbessern.
Der letzte Schritt besteht darin, dass wir, wenn wir mit der Leistung des Modells zufrieden sind, es in einer Produktionsumgebung bereitstellen, in der es genutzt werden kann, um optimale Preise für Ihr Hotel auf der Grundlage der Eingabedaten bereitzustellen.
